5 exemples d'utilisation des données en 2023 😎

On parle beaucoup d'analyses, d'exploitation des données, c'est d'ailleurs l'objet de plusieurs de nos articles, comme "Comment analyser vos données ?" ou "Comment personnaliser le parcours de vos clients ?", mais souvent dans la théorie. 📚

Comme on ne comprend jamais mieux qu’avec des exemples, on vous propose, ici, 5 cas d’utilisation de la donnée dans des secteurs totalement différents les uns des autres. De la recommandation de produits, au suivi des épidémies, en passant l'optimisation de la pression emailing vous trouverez pour chacun des exemples un contexte, des problématiques mais aussi les solutions mises en place grâce à la data et les résultats obtenus.

Si vous aviez un doute, sachez que ces exemples ne sont pas inventés, ils ont tous été rencontrés à un moment où à un autre de notre parcours. On les laisse juste anonymes pour des raisons évidentes de protection des données. 😉

La recommandation de produits 👚

Il s'agit ici d’une entreprise qui vend des produits de différentes marques sur internet. Elle comptabilise beaucoup de visites de potentiels acheteurs sur son site mais finalement peu de conversion en achat.

Le problème dans ce cas, est la diversité et le volume des produits proposés. Le visiteur qui ne trouve pas rapidement ce qu’il recherche, se décourage et préfère changer de site internet plutôt que consulter les 10 pages qui lui sont proposées.

Les problématiques qui ce sont posées à ce moment-là sont les suivantes :

• Comment attirer l’attention des utilisateurs ?
• Comment augmenter la conversion des visiteurs du site ?
• Comment proposer des articles adaptés à la recherche ?

Dans ce contexte, la data a permis d’analyser le texte de description des différents produits et de proposer au visiteur ceux ressemblant le plus à l’article sur lequel il a cliqué.

Résultats, le visiteur trouve assez rapidement ce qu’il recherche, et ne quitte pas le site internet avant d’avoir finalisé sa commande.

Au final, la data a permis à l’entreprise d’augmenter sa conversion de 13% et d’obtenir des avis positifs des clients sur les recommandations.

L’analyse du parcours client 🛒

Sans trop de difficulté, on imagine une entreprise qui vend ses produits physiquement et qui souhaite optimiser la disposition des produits en magasin pour inciter les clients à acheter.

Les problématiques auxquelles ce client a fait face sont les suivantes :

• Comment inciter le consommateur à acheter ?
• Comment organiser les rayons pour maximiser les ventes ?
• Comment attirer le regard du consommateur ?

Résultats, l’entreprise a constaté une augmentation du panier moyen de 11€ et du nombre d’articles par panier qui est passé de 2,3 à 3,7.

L’optimisation de la pression emailing ✉️

Il s'agit d'une entreprise dans le digital qui envoie beaucoup de mails et connaît par conséquent un grand nombre de désabonnements.

Afin d'assurer une meilleure expérience utilisateur et réduire ce churn (taux de désabonnement), il était nécessaire d'optimiser la pression emailing.

Les problématiques que l'on se pose dans ces cas-là sont les suivantes :

• Comment améliorer le ciblage sans perdre d'activité ?
• Comme vérifier la stratégie ?

D'un point de vue data, les taux d'ouvreurs ont été récupérés et analysés puis comparés avec le marché. 

Cela a permis de mettre en place un algorithme de ciblage compréhensible pour les équipes.

Pour vérifier les choix stratégiques, des A/B tests ont également été mis en place. Il s’agit de tests dans lesquels on crée 2 groupes, l’un d’eux va recevoir les mails suivant l’ancienne stratégie, l’autre selon la nouvelle. On compare alors les résultats dans chaque groupe. Le but étant de toujours faire mieux, la nouvelle stratégie n’est adoptée que si elle offre de bien meilleurs résultats que l’ancienne.

La fidélisation des clients 👑

L’entreprise dont on parle dans cet exemple a connu une forte période d’attractivité notamment sur la partie acquisition mais connaît désormais une baisse de régime. De plus, les clients acquis ne restent que très peu de temps actifs car ils ne sont pas animés correctement.

Les problématiques sont les suivantes :

• Est-ce que je possède déjà des clients fidèles ?
• Comment fidéliser les nouveaux clients ?
• Comment animer les différents clients ?

Dans ce cas, la data sert à plusieurs choses, parmi elles, la mise en place d’une segmentation. Il s’agit de décomposer la base des clients en plusieurs profils qui se ressemblent entre eux et qui ont des activités similaires. Le but étant de personnaliser l’animation en fonction des segments, on parle de marketing différencié.

Résultats, les utilisateurs qui avaient une activité de 5 mois en moyenne sur le site, on une durée de vie passée à 8 mois. Le panier moyen a pu être augmenté et le délai inter-achat diminué.

Le suivi des épidémies 🦠

Je ne pouvais pas parler d’exemple d’utilisation de la donnée sans vous présenter celui-ci.

Vous n’êtes pas sans savoir que depuis déjà plus de 2 ans, la planète entière a été affectée par la pandémie de COVID-19.

Ne sachant pas énormément de choses au départ de cette maladie, les données ont été d’une grande aide pour répondre aux problématiques suivantes :

• Comment évolue la maladie ?
• Quelles sont les populations les plus touchées ?
• Quelles sont les régions les plus touchées ?

Ils ont permis de suivre l’évolution de la maladie, de suivre certains indicateurs comme le nombre de cas ou de décès par jour et d’étudier l’impact dans chaque région avec les cartes.

Résultats, le gouvernement a pu prendre de nombreuses décisions, qu’elles soient jugées bonnes ou mauvaises, grâce à ces tableaux de bord.

Par la suite, la data a permis d’aller beaucoup plus loin notamment dans la prédiction des vagues suivantes et la prédiction des cas de réanimation ayant permis d’optimiser les ressources.

J’espère que ces 5 exemples vous auront permis d’y voir plus clair sur les possibilités qu’offrent la data. Ils ne sont qu’une partie minuscule de ce que l’on peut faire réellement, avec les ressources et les formations nécessaires la data peut changer la vie d’une entreprise.

Pour compléter cet article, vous avez la possibilité de regarder le replay du webinaire que nous avons réalisé sur le sujet en cliquant juste en dessous ⬇️